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机器学习新突破:谷歌研究人员利用AI自动重构大脑神经元‘亚博App安全有保障’
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发布时间:2021-09-04    点击量:

本文摘要:最近,谷歌与马克斯·普朗克神经生物学研究所合作,在《Naturethods》中公开发表了重磅论文,用于循环神经网络算法自动重建神经元连接组,不仅可以对连接组展开高分辨率的可视化光学,还可以提高精度在神经系统中绘制神经网络的结构——这是被称为连接组学的研究领域——毫无疑问是计算密集型的。

最近,谷歌与马克斯·普朗克神经生物学研究所合作,在《Naturethods》中公开发表了重磅论文,用于循环神经网络算法自动重建神经元连接组,不仅可以对连接组展开高分辨率的可视化光学,还可以提高精度在神经系统中绘制神经网络的结构——这是被称为连接组学的研究领域——毫无疑问是计算密集型的。人脑中约有860亿神经元与100兆神经元连接,立方毫米脑组织开展光学可分解1000TB的数据(10亿张照片)。根据《连接组:可以说是独一无二的你》这本书,连接组学主要是通过分析神经元之间的连接和组织方式超过分析大脑运行机制的终极目的学科。

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连接主义指出大脑的工作机制隐藏在神经元的连接中。如果两个神经元之间有一个神经元交叉点,那么这两个神经元就是相连的。通过神经元,一个神经元可以将信息传递给另一个神经元。

记录:神经元结构AI帮助神经元连接组可视化光学,精度提高数量级,科学家们经历了各种探索。更常用的是染色大脑组织,然后用电子显微镜仔细观察大脑切片,从而获得与神经元相连的大量局部明确信息,脑的神经网络信息,但在具体操作过程中解决很多困难,需要大量的人力物资。二是用MRI(核磁共振)的方法观测活体大脑,但分辨率低,只有毫米级。

如果能够将大脑中神经元连接的信息和连接组的信息展开高分辨率的可视化光学,大脑不破损就一目了然,有可能展开难易度高的大脑疾病的化疗。7月16日,在《Naturemethods》杂志上公开发表的名为《利用泛洪网络向神经元展开高精度的自动重建》的论文中,谷歌和马克斯普朗克神经生物学研究所谷歌的研究人员不是第一个将机器学习应用于连接组学的人。今年3月,英特尔与麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室合作,开发了新一代的大脑图像处理系统。

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但谷歌声称,他们的模型比以往包括英特尔在内的企业发表的深度自学技术正确性提高了数量水平。记录:谷歌算法在鸣鸟大脑中追踪3D神经元,利用泛洪网络算法开展三维图像分割在大型电子显微镜数据中追踪神经网络是图像分割的常用方法。

传统算法将这个过程划分为最少两个步骤:用于边缘检测器或机器学习分类器寻找神经网络之间的界限,然后用于watershed,或者用于graphcut等算法将未被界限划分的图像素展开分组。2015年,研究人员开始尝试以反复神经网络为基础的替代方法,融合了这两个步骤。该算法在特定像素点上定点,用于循环卷积神经网络传递填充区域,该神经网络预测哪些像素与初始像素完全相同。(公共编号:)记录:2D分割对象的Flood-Filling网络原作预计运营长度测量的正确性自2015年以来,研究人员致力于将该新方法应用于大型连接组数据集,严格分析其正确性。

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为了检验准确性,研究组原作了预期运营长度(ERL)这一指标,在大脑的3D图像中随机抽取神经元进行追踪,测量算法在错误前追踪神经元的距离。记录:蓝线应用于ERL测量结果的红线应对分割亲率,即两个独立国家的神经元被误认为是一个目标展开跟踪的频率研究小组的报告,在100万立方米的斑胸草雀的大脑上展开了大脑的瞄准,在此基础上录音:利用泛洪网络算法自动重建斑胸草雀脑神经元这些自动化产生的结果,融合少量的追加人力投入,可以避免其馀误差,马克斯普朗克研究所的研究人员现在可以研究鸟类连接组,得到新的理解,例如斑胸草雀如何唱歌,如何自学唱歌,这篇论文的作者Viren在Jain首领和Michal首领Januszewski写在博客文章上。除论文外,团队还在Github上发布了模型的TensorFlow代码,以及他们开展数据集的可视化和改进重构结果的WebGL软件。

他们计划将来改进这个系统,使神经元分析过程几乎自动化,协助马克斯·普朗克研究所和其他机构的项目。via:venturebeat;googleblog;nature原创文章,授权禁止发布。

下一篇文章发表了注意事项。


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